人間参加型の AI 翻訳が必要な理由

生成 AI 翻訳サービスは強力なものですが、人間が戦略的に介入することで、さらに質の高い結果が得られます。AI を活用している言語サービス プロバイダーはみな、AI の利用プロセスの開始時、プロセス全体、または終了時などに、人間が介入する余地を残しています。人間参加型の AI 翻訳やコンテンツ サービスは、生成 AI の制限事項に対処し、最適な AI 生成コンテンツを提供するうえで欠かせない要素となっています。本ブログ記事では、AI 翻訳、AI ローカリゼーション、多言語 AI コンテンツ生成の各サービスにおいて、人間が果たす 3 つの主な役割について解説します。

人間参加型の AI 翻訳と AI トレーニング

言語専門家が果たす最初の重要な役割は AI のトレーニングです。AI ローカリゼーションや翻訳などを最適な形で提供するには、大規模言語モデル (LLM) をトレーニングする必要があります。生成 AI 言語サービス プロバイダーが LLM にデータを取り込み、トレーニングを行うことで、それぞれの顧客に合わせて AI ソリューションを利用できるようになります。多くの場合、AI トレーニング サービスは言語専門家が実施します。こうした専門家は、包括的な LLM トレーニングに必要な、データ収集と注釈付けを行えるだけの言語的知識 (特に自然言語の用法に関する深い理解と実用的な言語能力) を備えています。LLM に取り込むべき資料を特定するには、言語のニュアンス、文法と構文、業界特有の用語、文化的規範などに関する専門知識が必要です。

言語専門家は、AI トレーニングの一環としてエラー分析にも対応します。トレーニング資料として優れたコーパスを作成することは重要ですが、LLM を十分にトレーニングするには、多くの場合それだけでは足りません。言語専門家は LLM の出力サンプルを確認し、不正確な点やハルシネーションを特定することができます。このステップには、言語、文化、あるいは業界に関する豊富な経験が必要です。続いて、言語専門家は LLM のトレーニングに役立つ新しい資料やプロンプトを特定し、確認されたエラー (または類似のエラー) の発生を防止します。

人間参加型の AI 翻訳とポストエディット

複雑な翻訳やリスクの高い翻訳では、AI トラストを構築するために、人間の手によるポストエディットが必要になる場合があります。こうした翻訳案件には次のようなものがあります。

• 規制に関する目的で提出されるもの
• 顧客の目に触れやすいもの
• 年次報告書に使用されるもの
• マイナーな言語ペアで行われるもの
• 専門用語や技術用語が多いもの

人間参加型の AI 翻訳プロセスでは、あらゆる時点でポストエディットが発生する可能性があります。言語専門家は、LLM の翻訳サンプルを少量レビューした後にポストエディットを行う場合があります。その後、言語専門家が LLM にフィードバックを提供し、残りの翻訳やローカリゼーションが実行されます。ポストエディットは、プロセスを通じて繰り返し行われることもありますし、LLM による翻訳やローカライズが完了した後にのみ行われることもあります。言語専門家によるポストエディットの頻度とタイミングは、プロジェクトに合わせてカスタマイズできます。ポストエディットでは、主に次の点に注目します。 

• 文化的適合性
• 偏見
• 憎悪に満ちたコンテンツ
• 不正確な翻訳
• 用語の誤り
• 構文エラー
• 無終止文
• 読みやすさ
• 慣用句の不適切な使用や翻訳
• 慣用句を用いるべき箇所